2022-005562

第２ 本願発明

本願の請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、令和５年５月２３日に提出された手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次の事項により特定されるとおりのものと認める。

「 【請求項１】

エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する方法であって、

前記エネルギー貯蔵システムに一定の値を有する所定の電流を印加する電流印加ステップと、

前記エネルギー貯蔵システムに一定の値を有する所定の電流が印加される間の前記エネルギー貯蔵システムの電圧を測定する第１の電圧測定ステップと、

続きを表示（全13行）

前記エネルギー貯蔵システムに印加されていた、一定の値を有する所定の電流を切った後、エネルギー貯蔵システムの電圧を測定する第２の電圧測定ステップと、

前記第１の電圧測定ステップにおいて測定されたエネルギー貯蔵システムの電圧、第２の電圧測定ステップにおいて測定されたエネルギー貯蔵システムの電圧、及び前記一定の値を有する所定の電流に基づいて、エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップと、

を含んでなり、

前記方法は、

前記抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップにおいて算出された前記エネルギー貯蔵システムの抵抗及びキャパシタンスを用いて、拡張カルマンフィルターの状態変数を算出する状態変数算出ステップと、

前記状態変数を前記拡張カルマンフィルターに代入して、前記エネルギー貯蔵システムの充電容量を算出するエネルギー貯蔵システム充電容量算出ステップと、

をさらに含んでなり、

前記電流印加ステップにおいて印加される一定の値を有する所定の電流は、前記エネルギー貯蔵システムの抵抗及びキャパシタンス値が測定可能な最小の電流値から０．１ｃ－ｒａｔｅまでの電流であり、

前記抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップは、温度別のエネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）のルックアップテーブルを形成するために、電圧モデル回路を使用して、前記第１の電圧、前記第２の電圧、及び前記所定の電流に基づいて、前記エネルギー貯蔵システムの温度を変更しながらエネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を繰り返し算出することを含むことを特徴とするエネルギー貯蔵システムの充電容量算出方法。」

第３ 当審拒絶理由通知で指摘した拒絶の理由の概要

当審拒絶理由通知で指摘した拒絶の理由（進歩性の欠如）の概要は、次のとおりである。

（進歩性の欠如）請求項１～９に係る発明は、本願の優先日前に日本国内又は外国において発行された下記の引用文献に記載された発明に基づいて、本願の優先日前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法２９条２項の規定により特許を受けることができない。

記

第４ 各引用文献に記載された事項及び引用発明の認定等

１ 引用文献６に記載された事項及び引用発明の認定

(１) 引用文献６に記載された事項

当審拒絶理由通知において引用した引用文献６（足立修一ほか「解説：特集 カルマンフィルタを中心とした状態推定の理論から応用まで カルマンフィルタを用いた二次電池の充電率推定」）には、以下の事項が記載されている。なお、後記(２)の引用発明の認定に直接用いる記載に下線を付した。

ア タイトル

「カルマンフィルタを用いた二次電池の充電率推定」

イ 第１節

「１． はじめに

近年，電池を電源とするエレクトロニクス機器が増加しており，安全で高効率な電池管理が求められている．そのためには，充電率と呼ばれる電池残量，すなわち，電池の状態の推定が重要であるが，電流と電圧という測定誤差を含む観測データから推定を行う必要がある．ここにカルマンフィルタを応用することが盛んに行われている．本稿では，電池の充電率推定問題に対して，カルマンフィルタを応用した例について解説する．」

ウ 第２節

「２． 電池の状態推定問題

２．１ 電池の状態推定とは

一般に電池残量を直接測ることはできない．このことを図１に示したタンクモデルを用いて説明する．

図１においてタンクの高さが電池の満充電容量であり，液面の高さが電池残量である．このとき，電池残量を表わす量として用いられる充電率 (State Of Charge:SOC) は，

続きを表示（全28行）

［図：0001406166000001.jpg］

と定義される．しかし，電池の場合，実際に観測できるものは，タンクから流れる流量（電流に対応）とその圧力（端子電圧に対応）だけである．そのため，電流と端子電圧を用いて何らかの方法で SOC を推定しなければならない．

［図：0001406166000002.jpg］

２．２ 充電率の推定

本節では代表的な SOC 推定法について概説し，カルマンフィルタを用いた SOC 推定法が提案されるに至った背景を述べる．

(１) 端子電圧の測定に基づく SOC 推定

端子電圧と SOC の関係を用いて，測定した端子電圧から SOC を算出する方法である．しかし，端子電圧と SOC の関係は電流の履歴や温度などによって変化する．そのため，さまざまな条件のもとで充放電実験を行い，測定したデータをテーブルの形で用意する必要がある．

(２) OCV の測定に基づく SOC 推定

開回路電圧 (Open Circuit Voltage: OCV) と SOCの関係を用いて SOC を算出する方法である．OCV は端子電流が 0 の状態で長時間放置したときの電極間の電位差である．OCV と SOC の間には，図２に示すような SOC-OCV 特性と呼ばれる非線形な関係がある．SOC-OCV 特性は，電池の劣化などによってほとんど変化しないことが知られているので，これを用いれば OCV から SOC を求めることができる．しかし，OCV を測定するには電池の使用後十分時間が経ち平衡状態になるのを待ってから，端子電圧を測る必要がある．そのため，電池の充放電中に SOC を求めることができない．

［図：0001406166000003.jpg］

(３) 電流積算法による SOC 推定

電流積算法は広く実用化されている SOC 推定法であり，クーロンカウント法とも呼ばれる．この方法では，電流を積算することにより電池に出入りする電荷量を求める．電池の総電荷量，すなわち満充電容量で現在の電荷量を割れば SOC が求められる．時刻 t 秒における SOCは，推定開始時刻を t0 秒として，

［図：0001406166000004.jpg］

と表わされる．ただし，FCC は満充電容量である．

電流積算法は簡単で強力な SOC 推定法であるが，積算に頼った方法であるため，積算の初期値や電流センサの誤差，電池の劣化による満充電容量の誤差，自己放電による誤差などの影響を受けるという問題点がある．

(４) モデルに基づく SOC 推定

電圧の測定に基づく推定法や電流積算法の欠点を解決するために近年盛んに研究・開発されているのが，モデルに基づく推定法 (Model-based Estimation) である．

OCV の測定に基づく方法では，SOC-OCV 特性が電池の劣化などによって変化しないことを利用した．この OCV を電池の使用中にも推定することができれば，SOC-OCV 特性を用いて SOC の推定が可能になる．

OCV 推定のために用いられるモデルの多くは図３のような等価回路モデルを考えて，電池の端子電圧 v(t) を

［図：0001406166000005.jpg］

のように表わす．ただし，η(t) は時刻 t における電池の内部インピーダンス Z による電圧降下であり，過電圧と呼ばれる．内部インピーダンス Z が利用できれば過電圧を計算することができ，回路方程式から OCV が計算できる．内部インピーダンス Z は電流を入力，過電圧 η(t) を出力としたシステムとして記述できるので，モデルに基づく推定を適用することで電流と電圧の両方の測定値を用いた，より高度な推定が可能となる．

このようなモデルに基づく SOC 推定では，内部インピーダンス Z を含む電池の挙動を正確に記述した「電池モデル」を用いることと，その電池モデルを正確に推定する「推定ロジック」を用いることが，推定精度向上につながる．そして，その推定ロジックとして主に採用されるのがカルマンフィルタである．本稿では，電池モデルと推定ロジックについて概説した上で，非線形カルマンフィルタを用いた同時推定法の適用法を示す．

［図：0001406166000006.jpg］

」

エ 第３節

「３． 電池モデル

モデルに基づく推定法で用いられる電池モデルとして，さまざまなモデルが提案されているが，ここではカルマンフィルタを適用する際に使われることの多い等価回路モデルについて簡単に述べる．

等価回路モデルでは，図３で示したようなテブナンの等価回路モデルを基本として，OCV と内部インピーダンス Z をさまざまな回路で表現する．たとえば，図４のような多数の RC 並列回路で内部インピーダンスを表現した等価回路モデルが代表例である．

次数 n = 3 とした場合の電池の等価回路モデルを考える．時刻 t での状態変数 x ∈ R4 を

続きを表示（全13行）

［図：0001406166000007.jpg］

として，入力 u(t) = i(t)，出力 y(t) = v(t) とする．ただし，v1(t) ～ v3(t) はそれぞれ添字に対応したコンデンサでの電圧降下，i(t) は回路全体を流れる電流，v(t) は回路全体の電圧降下である．

このとき，この等価回路モデルの状態空間表現は，

［図：0001406166000008.jpg］

となる．ただし，focv(・) は図２で示した SOC-OCV 特性を表わす非線形関数であり，

［図：0001406166000009.jpg］

である．

［図：0001406166000010.jpg］

」

オ 第４節

「４． 推定ロジック

推定ロジックは，電池モデルのパラメータについて，事前に推定した値を用いるものと逐次的に推定した値を用いるものの２つに分けられる．これらをそれぞれ「状態推定法」と「適応推定法」と呼ぶことにする．図５と図６に状態推定法と適応推定法の構成を模式的に表わした．状態推定法では事前に推定したモデルのパラメータが不変であることを仮定しているので，状態推定を行う際にパラメータが大きく変化している場合には使えないが，任意の入力を用いてパラメータを推定することができるのでパラメータ推定の難易度は低い．それに対して，適応推定法では逐次的にモデルのパラメータを推定していくので，パラメータが大きく変化しても状態推定を行うことができるが，一般に入力に制約がかかるのでパラメータ推定の難易度は高い．

電池モデルのパラメータを既知として SOC 推定を行う状態推定法としては，拡張カルマンフィルタ (Extended Kalman Filter, EKF) による SOC 推定や無香料カルマンフィルタ (Unscented Kalman Filter, UKF) による SOC 推定が提案されている．これらの方法は，パラメータが時間とともに変化しない場合に最も効果を発揮する．しかし，たとえば，電気自動車などの車載環境では使用条件が時々刻々と大きく変化し，それによって電池のパラメータも変化してしまうのでこれらの方法を利用できる状況は限定される．また，電池の個体差などによっても推定精度が大きく左右されてしまう．このようにパラメータを既知とする方法は電池の使用条件によっては必ずしも適切ではない．

一方，電池モデルのパラメータを逐次推定して SOC 推定を行う適応推定法として，Plett は 2004 年と 2006 年にそれぞれ EKF と UKF を用いて SOC とパラメータの同時推定を行う方法を提案した．これらは非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定法を電池の SOC 推定に適用した最初の例である．この Plettの研究を契機に電池の SOC 推定の分野で同時推定が精力的に研究されるようになった．これらの同時推定法を用いれば，高次の非線形モデルのパラメータを逐次推定することができ，SOC の推定精度も高い．

［図：0001406166000011.jpg］

［図：0001406166000012.jpg］

」

カ 第５節

「５． UKF を用いた同時推定法

５．１ 同時推定の理論

状態とパラメータの同時推定法について簡単に解説する．これは，システムの状態と未知パラメータをまとめた拡大系を構成し，その拡大系をカルマンフィルタを用いて推定することにより，状態と未知パラメータを同時に推定する方法である．このような同時推定の利点は，パラメータを逐次的に推定しながら，それを反映した状態推定ができることにある．

つぎの離散時間非線形システムを考える．

続きを表示（全21行）

［図：0001406166000013.jpg］

ただし，状態変数を x ∈ Rnx ，未知パラメータを θ ∈ Rnθ ，入力を u(k) ∈ Rnu ，出力を y ∈ Rny とした．また，f(・) と h(・) はベクトル値をとる x(k) と θ(k)， u(k) に関する非線形関数とする．さらに，システム雑音 v を N(0, Q) に従う正規性白色雑音，観測雑音 wを N(0, R) に従う v と独立な正規性白色雑音とする．

同時推定法で推定する未知パラメータ θ は，システム雑音 n によってランダムウォークすると仮定する．すなわち，

［図：0001406166000014.jpg］

である．ただし，未知パラメータについてのシステム雑音 n を N (0, Qθ) に従う正規性白色雑音とする．状態変数 x にこの未知パラメータ θ を加えて，拡大状態変数を

［図：0001406166000015.jpg］

のように定義すると，(7), (8) 式は，

［図：0001406166000016.jpg］

という拡大系に書き換えられる．この拡大系に対して非線形カルマンフィルタを適用することで，状態と未知パラメータを同時推定することができる．

５．２ 電池への同時推定の適用

具体的に UKF を用いて同時推定を行う手順を示す．電池モデルとして，図４に示した等価回路モデルで次数 n = 3 とした場合を用いることにする．この電池モデルにはいくつかの未知パラメータが含まれるが，ここでは簡単のため，直達抵抗 R0 のみを未知パラメータとし，他のパラメータは既知であるとする．(5)，(6) 式を拡大系に書き直すと，

［図：0001406166000017.jpg］

となる．ただし，この拡大系の状態変数 z は，

［図：0001406166000018.jpg］

であり，

［図：0001406166000019.jpg］

である．(13)，(14) 式を離散化して UKF のアルゴリズムを適用すれば良い．」

キ 第６節

「６． カルマンフィルタを適用するための工夫

電池内部の物理現象は，非線形な現象であり，数ミリ秒から数千秒といった幅広い時定数のダイナミクスを有している．そのため，モデルも推定精度を確保するために複雑なものとなり，カルマンフィルタを用いる際にしばしば数値計算の精度が問題となる．

たとえば，カルマンフィルタの逐次的な計算過程において，丸め誤差などの数値計算上の誤差に起因して，推定値が発散してしまうという現象が広く知られている．この点に対処するために平方根フィルタを取り入れたカルマンフィルタが古くから提案されている．この平方根フィルタを用いると，倍精度浮動小数点演算を用いた通常のカルマンフィルタと同等の計算精度を単精度浮動小数点演算を用いて得ることができる．EKF や UKF についてもこの平方根フィルタ化がなされており，計算精度を得るためにこれらの利用も考慮すべきである．

また，電池モデルのパラメータのオーダの差が大きいので，同時推定法の場合には桁落ちが発生することが多い．これに対処するために正規化や対数化などを行って，パラメータのオーダを揃える方法も有用である．」

(２) 引用発明の認定

前記(１)において摘記した事項から、引用文献６には、次の発明が記載されていると認められる（以下「引用発明」という。）。

＜引用発明＞

「拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を用いた二次電池の充電率（ＳＯＣ）の推定法であって、（タイトル、２．１、４．）

モデルに基づく推定法 (Model-based Estimation) であり、（２．２（４））

電池モデルとして、後記の図４の多数の RC 並列回路で内部インピーダンスを表現した等価回路モデルを用い、（３．）

ここで開回路電圧（ＯＣＶ）であり、（２．２（２））

次数ｎ＝３とした場合の電池の等価回路モデルを考えるときには、時刻 t での状態変数xを、ＳＯＣ（ｔ）とコンデンサの電圧降下ｖ１（ｔ）～ｖ３（ｔ）からなるベクトルとするものであり、（３．）

推定ロジックは、電池モデルのパラメータについて事前に推定した値を用いて状態推定を行う「状態推定法」又は電池モデルのパラメータについて逐次的に推定した値を用いて状態推定を行う「適応推定法」によりパラメータの推定を行うものである、（４．、図５、図６）

ＳＯＣの推定法。

［図：0001406166000020.jpg］

」

２ 引用文献１に記載された事項及び引用文献１技術事項の認定

(１) 引用文献１に記載された事項

当審拒絶理由において引用した引用文献１（特開２０１３－１７８１４２号公報）には、以下の事項が記載されている。

下線は合議体が付した。以下同様である。

ア 【００１９】～【００２３】、【図１】、【図２】

「【００１９】

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態におけるモデル定数取得装置の概略構成を示す構成図である。同図において、モデル定数取得装置１は、電流センサ１０１と、温度センサ１０３と、電流検出部１１１と、電圧検出部１１２と、電池温度検出部１１３と、データ取得部１２０と、モデル定数算出部１３０と、制御部１４０と、電力印加部１５０と、波高値テーブル記憶部１９０と、恒温器２００とを具備する。また、モデル定数取得装置１には二次電池９００が設置されている。

【００２０】

二次電池９００は、例えばリチウムイオン電池または鉛電池などの二次電池である。二次電池９００は、モデル定数取得対象であり、二次電池９００のモデル定数をより正確に取得することで、二次電池９００の充電率（State Of Charge；ＳＯＣ）をより正確に求めることができる。このモデル定数について、図２を参照して説明する。

続きを表示（全12行）

【００２１】

図２は、二次電池９００を模擬する電池モデルの例を示す説明図である。同図に示す電池モデルは、抵抗９０３およびキャパシタ（コンデンサ）９０４が並列に接続された回路（以下、「並列回路部分」と称する）と、抵抗９０２と、直流電源９０１とが直列に接続されて構成されている。

直流電源９０１は、抵抗値を有さない仮想的な電池であり、二次電池９００の開放電圧を示す。

【００２２】

抵抗９０２は、二次電池９００の内部抵抗のうち、直流電流と交流電流とのいずれにも作用する成分を模擬する。以下では、抵抗９０２の抵抗値をＤＣＲ［Ω（オーム）］と表記する。

抵抗９０３およびキャパシタ９０４が並列に接続された回路は、二次電池９００の内部抵抗のうち、直流電流と交流電流とで作用の度合いが異なる成分を示す。かかる抵抗成分は、例えば二次電池９００の濃度分極現象に起因して生じる。この並列接続回路は、直流電流や比較的周波数の低い電流に対しては比較的大きい抵抗値を示し、比較的周波数の高い電流に対しては比較的小さい抵抗値を示す。以下では、抵抗９０３の抵抗値をＡＣＲ［Ω］と表記し、キャパシタ９０４のキャパシタンスをＡＣＣ［Ｆ（ファラッド）］と表記する。

【００２３】

電力印加部１５０は、制御部１４０の制御に従って、二次電池９００に電力を印加する。特に、電力印加部１５０は、同じ大きさで正負に変化する電力を二次電池９００に印加する。より具体的には、電力印加部１５０は、二次電池９００の応答電力が異なる複数周波数の正弦波交流電流を印加する。」

「【図１】

［図：0001406166000021.jpg］

」

「【図２】

［図：0001406166000022.jpg］

」

イ 【００６９】～【００８９】、【図１０】

「【００６９】

なお、電力印加部１５０が印加する電力は正弦波交流に限らない。例えば、電力印加部１５０が、同じ波高値および時間幅を有する正負それぞれのステップ波の電力（以下、「ステップ電力」と称する）を交互に印加するようにしてもよい。

【００７０】

図１０は、電力印加部１５０が印加するステップ電力の電流値と、二次電池９００の応答電圧値との例を示す説明図である。同図（Ａ）および（Ｂ）のグラフの横軸は、基準時刻（電力印加部１５０がステップ電力を印加したタイミング）からの経過時間にて時刻を示す。また、同図（Ａ）の縦軸は電流値を示し、同図（Ｂ）の縦軸は電圧値を示す。

続きを表示（全53行）

【００７１】

また、同図（Ａ）は、電力印加部１５０が印加するステップ電力の電流値を示している。

電力印加部１５０は、時刻０（基準時刻）以前の時間帯において、電流値０のステップ電力を二次電池９００に印加している（すなわち、二次電池９００に電力を印加していない）。以下では、この基準時刻以前の時間帯において電力印加部１５０が印加する電流値０のステップ電力、および、基準時刻以前の時間帯を、いずれもステップ番号Ｎ１にて表記する。

【００７２】

その後、電力印加部１５０は、時刻０から時刻ｔ１までの時間帯において、電流値Ｉ２１のステップ電力を二次電池９００に印加している。以下では、この時刻０から時刻ｔ１までの時間帯において電力印加部１５０が印加する電流値Ｉ２１のステップ電力、および、時刻０から時刻ｔ１までの時間帯を、いずれもステップ番号Ｎ２にて表記する。ステップ番号Ｎ２の電力は、電流値Ａが正の電力、すなわち充電電力となっている。

【００７３】

さらにその後、電力印加部１５０は、時刻ｔ１以後の時間帯において、電流値０のステップ電力を二次電池９００に印加している（すなわち、二次電池９００に電力を印加していない）。以下では、この時刻ｔ１以後の時間帯において電力印加部１５０が印加する電流値０のステップ電力および、時刻ｔ１以後の時間帯を、いずれもステップ番号Ｎ３にて表記する。

【００７４】

なお、電力印加部１５０は、ステップ番号Ｎ３の時間帯にて二次電池９００の応答電圧値が安定した後、ステップ番号Ｎ２で印加したのと同じ大きさの電力かつ同じ時間幅で、電流が逆向きの電力を二次電池９００に印加する（すなわち、二次電池９００を放電させる）。そして、モデル定数算出部１３０は、放電側についても、以下に説明する充電側の場合と同様にモデル定数を算出し、充電側と放電側とでモデル定数の平均を取る。

【００７５】

一方、図１０（Ｂ）は、二次電池９００の応答電圧値を示している。

同図に示すように、電力印加部１５０が電力を印加すると、印加を開始したタイミングで応答電圧値が上昇し、その後も応答電圧値が上昇した後安定状態に至る。二次電池９００のキャパシタ成分（図２のキャパシタ９０４で模擬される）に電位が蓄えられるためである。

なお、二次電池９００の両端電圧値にノイズ（スパイク成分）が含まれている場合、例えば、電圧検出部１１２がローパスフィルタ（Low Pass Filter）を用いてノイズを除去する。

【００７６】

二次電池９００の応答電圧値について、より詳細に説明すると、ステップ番号Ｎ１では、二次電池９００が前回放電を行ってから時間が充分経過しており、二次電池９００の応答電圧値（両端電圧値）は電圧値ＯＣＶ２０にて安定している。

その後、電力印加部１５０がステップ番号Ｎ２の電力の印加を開始した時刻０において、二次電池９００の応答電圧値は電圧値Ｅ２１まで上昇し、その後さらに電圧値Ｅ２２まで上昇して安定する。

【００７７】

そして、電力印加部１５０がステップ番号Ｎ２の電力の印加を終了した時刻ｔ１において、二次電池９００の応答電圧は、時刻０における電圧上昇分と同じ分だけ降下して電圧値Ｅ２３となり（すなわち、Ｅ２１－ＯＣＶ２０＝Ｅ２２－Ｅ２３）、その後も応答電圧値が降下した後、電圧値Ｅ２４にて安定している。ここで、電圧値Ｅ２４は、二次電池９００のキャパシタ成分（図２のキャパシタ９０４で模擬される）に残存する電位の分だけ電圧値ＯＣＶ２０よりも大きくなっている。

これらの電圧値および電流値を用いて、抵抗値ＤＣＲは、式（１０）のように示される。

【００７８】

【数１０】

［図：0001406166000023.jpg］

【００７９】

そこで、モデル定数算出部１３０は、電圧検出部１１２が検出した電圧値ＯＣＶ２０およびＥ２１と、ステップ番号Ｎ１における電流値Ｉ２１とを式（１０）に代入して、抵抗値ＤＣＲを算出する。

【００８０】

また、図１０に示す時定数τは、式（１）における並列回路部分の時定数τと同一であり、時間ｔ１から時刻ｔ２までの時間（τ＝ｔ２－ｔ１）を示す。ここで、時刻ｔ２は、ステップ番号Ｎ３の時間帯における応答電圧の降下分Ｖｐ１（Ｖｐ１＝Ｅ２３－Ｅ２４）のうち、１／ｅに相当する電圧値Ｖｐ２の電位が二次電池９００のキャパシタ成分に蓄電されている状態となった時刻である。すなわち、時刻ｔ２は、二次電池９００の両端電圧値が、Ｅ２４＋Ｖｐ１×（１／ｅ）に等しくなった時刻である。ここで、「ｅ」はネイピア数（すなわち、自然対数の底）を示す。

データ取得部１２０は、電圧検出部１１２が検出する二次電池９００の両端電圧に基づいて、時刻ｔ２を取得（測定）する。

【００８１】

また、時定数τを用いて、抵抗９０３（図２）の抵抗値ＡＣＲとキャパシタ９０４のキャパシタンスＡＣＣとの関係は、式（１１）のように示される。

【００８２】

【数１１】

［図：0001406166000024.jpg］

【００８３】

また、ステップ番号Ｎ３の時間帯における応答電圧の降下分Ｖｐ１は、式（１２）のように示される。

【００８４】

【数１２】

［図：0001406166000025.jpg］

【００８５】

これら式（１１）および（１２）に基づいて、抵抗値ＡＣＲは、式（１３）のように示される。

【００８６】

【数１３】

［図：0001406166000026.jpg］

【００８７】

また、式（１１）より、キャパシタンスＡＣＣは、式（１４）のように示される。

【００８８】

【数１４】

［図：0001406166000027.jpg］

【００８９】

そこで、モデル定数算出部１３０は、データ取得部１２０が取得する電圧値Ｅ２２およびＥ２３に基づいて応答電圧の降下分Ｖｐ１を算出し、このＶｐ１と、ステップ番号Ｎ２における電流値Ｉ１２と、ステップ番号Ｎ２からＮ３への切り替わりの時刻ｔ１と、データ取得部１２０が検出する時刻ｔ２とを、式（１３）に代入して抵抗値ＡＣＲを算出する。さらに、モデル定数算出部１３０は、時刻ｔ１およびｔ２と、算出した抵抗値ＡＣＲとを式（１４）に代入してキャパシタンスＡＣＣを算出する。」

「【図１０】

［図：0001406166000028.jpg］

」

(２) 引用文献１技術事項の認定

前記(１)において摘記した事項から、引用文献１には、次の技術事項が記載されていると認められる（以下「引用文献１技術事項」という。）。

＜引用文献１技術事項＞

「リチウムイオン電池または鉛電池などの二次電池９００をモデル定数取得対象とし、二次電池９００のモデル定数を取得することで、二次電池９００の充電率（State Of Charge；ＳＯＣ）を求める方法であって、（【００２０】）

二次電池９００を模擬する電池モデルは、抵抗９０３およびキャパシタ（コンデンサ）９０４が並列に接続された回路と、抵抗９０２と、直流電源９０１とが直列に接続されて構成されており、直流電源９０１は、抵抗値を有さない仮想的な電池であり、二次電池９００の開放電圧を示し、（【００２１】）。

抵抗９０２の抵抗値はＤＣＲであり、抵抗９０３の抵抗値はＡＣＲであり、キャパシタ９０４のキャパシタンスはＡＣＣであり、（【００２２】）

同じ波高値および時間幅を有する正負それぞれのステップ波の電力（ステップ電力）を交互に印加する電力印加部１５０が、（【００６９】）

続きを表示（全17行）

時刻０（基準時刻）以前の時間帯において、電流値０のステップ電力を二次電池９００に印加し、（【００７１】）

時刻０から時刻ｔ１までの時間帯において、電流値Ｉ２１のステップ電力を二次電池９００に印加し、（【００７２】）

時刻ｔ１以後の時間帯において、電流値０のステップ電力を二次電池９００に印加し、（【００７３】）

ステップ番号Ｎ１に相当する時刻０（基準時刻）以前の時間帯においては、二次電池９００の応答電圧値（両端電圧値）は電圧値ＯＣＶ２０にて安定しており、電力の印加を開始した時刻０において、二次電池９００の応答電圧値は電圧値Ｅ２１まで上昇し、その後さらに電圧値Ｅ２２まで上昇して安定し、（【００７１】、【００７６】）

電力の印加を終了した時刻ｔ１において、二次電池９００の応答電圧は、時刻０における電圧上昇分と同じ分だけ降下して電圧値Ｅ２３となり（すなわち、Ｅ２１－ＯＣＶ２０＝Ｅ２２－Ｅ２３）、その後も応答電圧値が降下した後、電圧値Ｅ２４にて安定して、抵抗値ＤＣＲは、式（１０）で示され、（【００７７】～【００７８】）

［図：0001406166000029.jpg］

モデル定数算出部１３０は、電圧検出部１１２が検出した電圧値ＯＣＶ２０およびＥ２１と、電流値Ｉ２１とを式（１０）に代入して、抵抗値ＤＣＲを算出し、（【００７９】）

応答電圧の降下分Ｖｐ１（Ｖｐ１＝Ｅ２３－Ｅ２４）のうち１／ｅに相当する電圧値Ｖｐ２の電位が二次電池９００のキャパシタ成分に蓄電されている状態となった時刻ｔ２では、二次電池９００の両端電圧値はＥ２４＋Ｖｐ１×（１／ｅ）に等しくなっており、データ取得部１２０は、電圧検出部１１２が検出する二次電池９００の両端電圧に基づいて、時刻ｔ２を取得（測定）し、（【００８０】）

抵抗値ＡＣＲは、式（１３）で示され、（【００８５】～【００８６】）

［図：0001406166000030.jpg］

キャパシタンスＡＣＣは、式（１４）で示され、（【００８７】～【００８８】）

［図：0001406166000031.jpg］

モデル定数算出部１３０は、データ取得部１２０が取得する電圧値Ｅ２２およびＥ２３に基づいて応答電圧の降下分Ｖｐ１を算出し、Ｖｐ１、電流値Ｉ１２、時刻ｔ１、データ取得部１２０が検出する時刻ｔ２を式（１３）に代入して抵抗値ＡＣＲを算出し、時刻ｔ１、ｔ２と、算出した抵抗値ＡＣＲを式（１４）に代入してキャパシタンスＡＣＣを算出する、方法。（【００８９】）」

３ 引用文献４に記載された事項及び技術常識１の認定

(１) 引用文献４に記載された事項

当審拒絶理由において引用した引用文献４（国際公開第２０１４／１２８９０４号）には、次の記載がある。

「[0051] （前略）

（リチウムイオン二次電池の抵抗評価）

前記のリチウムイオン二次電池を、０．０５Ｃの定電流／定電位充電で４．６Ｖまで充電した後、０．０５Ｃの定電流で２．５Ｖまで放電した。ここで、「充放電レート１Ｃ」とは、電池を放電し切った状態から充電する場合において、１時間で１００％の充電を完了すること、及び電池を充電し切った状態から放電する場合において、１時間で１００％の放電を完了することをいう。すなわち、充電または放電の速さが１時間当たり１００％であることをいう。よって、０．０５Ｃとは、充電または放電の速さが１時間当たり５％であることをいう。

[0052] その後、ＳＯＣを変えながら２５℃において、開回路電圧と０.１Ｃレート放電時の１０秒後の電圧低下量ΔＶを測定し、ΔＶ／電流＝抵抗Ｒを算出した。ＳＯＣの変化量は１０％ずつとし、ＳＯＣを変化させた後、０．１Ｃレート放電時の１０秒後の電圧低下量を測定する前に２時間開回路状態で緩和させた。」

(２) 技術常識１の認定

前記(１)において摘記した事項に例示されるように、次の技術事項は当業者にとって技術常識であったと認められる（以下「技術常識１」という。）。

＜技術常識１＞

「リチウムイオン二次電池の抵抗評価する際、０.１Ｃレート程度の微小電流を流して、開回路電圧の電圧降下量から、抵抗Ｒを算出すること。」

４ 引用文献７に記載された事項及び技術常識２の認定

(１) 引用文献７に記載された事項

当審拒絶理由において引用した引用文献７（馬場厚志「モデルに基づくリチウムイオン二次電池の充電率推定に関する研究」）の１６～１７頁には、次の記載がある。

「２．３ 古典的なＳＯＣと内部インピーダンスの推定法

本節では，リチウムイオン二次電池が実用化された１９９０年代より前から，ニッケル水素電池やニッカド電池，鉛蓄電池などに対して用いられてきた古典的なＳＯＣやＳＯＨ，内部抵抗の推定法について述べる．これらの古典的な推定法は，２０００年代初期までのリチウムイオン二次電池に対しても良く用いられてきた方法である．

２．３．１ 古典的なＳＯＣ推定

ＳＯＣ推定法については，以下の３種類がある．

（中略）

（ｂ） 開回路電圧の測定に基づくＳＯＣ推定

開回路電圧（Open Circuit Voltage,以下ではＯＣＶと略記する）と呼ばれる電圧とＳＯＣの関係を用いてＳＯＣを算出する．ＯＣＶは，電池が外部回路から切り離されて十分時間が経ち，電池内部の電気化学反応が平衡状態となったときの正極と負極の電位差として定義される．ＯＣＶとＳＯＣの間には，Fig.2.8に示すような非線形な関係（ＳＯＣ－ＯＣＶ特性）があり，電池の劣化などによって特性が変化しないことが知られているので，これを用いればＯＣＶからＳＯＣが求まる．しかし，ＯＣＶを測定するには電池の使用後十分時間が経ち平衡状態になるのを待ち，端子電圧を測る必要がある．そのためＥＶやＨＥＶではつぎのような特殊な場合を除いて使われない．

１．電流が大きくない状態が継続している（近似的に平衡状態になっている）場合

２．十分長い時間充放電が行われなかった場合

いずれの場合も，つぎの電流積算法の初期値を算出するための方法として用いられる.」

(２) 技術常識２の認定

前記(１)において摘記した事項に例示されるように、次の技術事項は当業者にとって技術常識であったと認められる（以下「技術常識２」という。）。

＜技術常識２＞

「リチウムイオン二次電池において、電流が大きくない状態が継続していると近似的に平衡状態になっており、端子電圧を測ることによりＳＯＣが推定できること。」

５ 引用文献８に記載された事項及び技術常識３の認定

(１) 引用文献８に記載された事項

当審拒絶理由において引用した引用文献８（福井慶一「カルマンフィルタを用いたバッテリーのＳＯＣ推定ロジックの開発」）の９、１０、１６及び２１頁には、次の記載がある。

ア ９頁

「

［図：0001406166000032.jpg］

」

イ １０頁

「

［図：0001406166000033.jpg］

」

ウ １６頁

「

［図：0001406166000034.jpg］

」

エ ２１頁

「

［図：0001406166000035.jpg］

」

(２) 技術常識３の認定

前記(１)において摘記した事項に例示されるように、次の技術事項は当業者にとって技術常識であったと認められる（以下「技術常識３」という。）。

＜技術常識３＞

「カルマンフィルタを用いたバッテリーのＳＯＣ推定において、バッテリーの等価回路モデルの抵抗やコンデンサ等の回路パラメータが、温度に応じて変わること。」

６ 引用文献９に記載された事項及び引用文献９技術事項の認定

(１) 引用文献９に記載された事項

令和５年４月２４日の電話応対において提示した、本願の優先日前に日本国内又は外国において発行された国際公開第２０１６／１６６５５５号（以下「引用文献９」という。）には、以下の事項が記載されている。

なお、日本語訳は、引用文献９の日本語ファミリー文献である特表２０１８－５１３３７８号公報の該当記載をそのまま採用して、原文の次に摘記した（参照の便宜に供するため、上記ファミリー文献の段落番号も併せて記載している。）。

図面については、重複を避けるため上記ファミリー文献に記載されたものを摘記した。

ア １６頁１７～２７行、ＦＩＧ．３

「 Referring to Figure 3, the apparatus 300 for estimating the state of health of a cell includes a memory 301 to store the cumulative operating conditions that a cell in use has been exposed to, made available to the controller 302. The apparatus 300 is coupled to Lithium Sulfur cell (not shown) in use and is configured to estimate the SOC and SOH thereof. In this embodiment, the apparatus further comprises the cell operational condition measurement means including: a terminal voltage sensing circuit 303; and a current load sensing circuit 304; a cell internal resistance sensing circuit 305 comprising a switching circuit including a balancing resistor; and a temperature sensor 306. These are arranged to measure or calculate and input to the controller 302 the current load on the cell, the terminal voltage on the cell, a measure of the internal resistance of the cell and the temperature of the cell and/or the ambient temperature.」

（日本語訳）

「【００７８】

図3を参照すると、セルの健康状態を推定するための装置300は、使用中のセルが曝されている累積動作状態を記憶するためのメモリ301を備え、コントローラ302に利用可能にされる。装置300は、使用中のリチウム硫黄セル(図示せず)に結合され、そのSOCおよびSOHを推定するように構成される。この実施形態では、装置は、セル動作状態測定手段をさらに備え、セル動作状態測定手段は端子電圧感知回路303、および電流負荷感知回路304、平衡抵抗器を含むスイッチング回路を備えるセル内部抵抗感知回路305、および温度センサ306を具備する。これらは、セル上の電流負荷、セル上の端子電圧、セルの内部抵抗の尺度、ならびにセルの温度および／または周囲温度を測定するかまたは計算し、コントローラ302に入力するように配置構成される。」

「【図３】

［図：0001406166000036.jpg］

」

イ １７頁１～２７行、ＦＩＧ．５

「 In accordance with aspects of the invention, as shown in Figure 5, the controller 302 implements an apparatus (i.e. the SOC model 531 in this embodiment) for modelling the state of charge and state of health of a cell (e.g. an LiS cell). Specifically, the Controller 302 comprises processor 521 (which may be provided by one or more processors) for carrying out computer readable instructions, and RAM 522.

The memory 301 stores program logic 511 which when executed by the controller 302 (specifically the processor 521) causes the controller 302 to implement the apparatus for modelling and estimating the SOC/SOH of the cell in accordance with aspects of the invention.

Specifically, the processor 521 instantiates in RAM 522 an SOC model 531 for modelling the state of charge and state of health of the cell 403, by modelling the operational behaviour thereof in its operational range.

This is achieved by the SOC model 531 including a cell model module 532 operable to predict the electrical characteristics of the cell in use based on a model (such as an equivalent circuit network (ECN) or a physics-based cell model) representative of the internal state of the cell that correlates a terminal voltage of the cell to an operational condition of the cell for all states of charge, SOC. The cell model is parameterised, in the example of an ECN model, by the properties of the constituent electrical elements of the equivalent circuit network model. The parameter values for the ECN are provided to the cell model module 532 from a parameter value resource 512 stored in memory 301 configured to be usable to provide to the cell model module values for the parameters of the ECN cell model for the modelled behaviour of the cell at given operational conditions. Thus, for a set of given operational conditions, and an SOC, the parameter values for the ECN can be obtained. To generate the parameter values to create the cell model for the cell 403, the parameter values for the cell model are derived empirically or semi-empirically based on tests of standard cells. The parameter values for the cell model are dependent on the modelled state of charge of the cell. The parameter value resource 512 is optionally a lookup table.」

（日本語訳）

「【００８０】

本発明の態様によれば、図5に示されているように、コントローラ302は、セル(たとえば、LiSセル)の充電状態および健康状態をモデル化するための装置(すなわち、この実施形態におけるSOCモデル531)を実装する。特に、コントローラ302は、コンピュータ可読命令を実行するためのプロセッサ521(1つまたは複数のプロセッサによって実現され得る)とRAM522とを備える。

【００８１】

メモリ301は、コントローラ302(特にプロセッサ521)によって実行されたときにコントローラ302に本発明の態様によるセルのSOC/SOHをモデル化し、推定するための装置を実施させるプログラム論理511を記憶する。

【００８２】

特に、プロセッサ521は、RAM522において、動作挙動をその動作範囲内でモデル化することによって、セル403の充電状態および健康状態をモデル化するためのSOCモデル531をインスタンス化する。

【００８３】

これは、セルの端子電圧をすべての充電状態、SOCに対するセルの動作状態に相関させるセルの内部状態を表すモデル(たとえば等価回路ネットワーク(ECN)または物理ベースのセルモデル)に基づき使用中のセルの電気的特性を予測するように動作可能なセルモデルモジュール532を含むSOCモデル531によって達成される。セルモデルは、等価回路ネットワークモデルの構成電気素子の特性によって、ECNモデルの例においてパラメータ化される。ECNに対するパラメータ値は、与えられた動作状態においてセルのモデル化された挙動に対するECNセルモデルのパラメータに対するセルモデルモジュール値に供給するために使用可能となるように構成されているメモリ301に記憶されているパラメータ値リソース512からセルモデルモジュール532に供給される。したがって、一組の与えられた動作状態、およびSOCについて、ECNに対するパラメータ値が取得され得る。パラメータ値を生成してセル403に対するセルモデルを作成するために、セルモデルに対するパラメータ値は、標準セルのテストに基づき経験的にまたは半経験的に導出される。セルモデルに対するパラメータ値は、セルのモデル化された充電状態に依存する。パラメータ値リソース512は、適宜ルックアップテーブルである。」

「【図５】

［図：0001406166000037.jpg］

」

ウ １９頁３３行～２０頁７行、ＦＩＧ．７

「 For an equivalent circuit network a model structure is then chosen that provides suitable flexibility to fit the experimental data balancing goodness of fit with computational complexity. An example simple model for the behaviour of an LiS cell is shown in Figure 7a, in which the terminal voltage Vt is produced by the cell providing its open circuit voltage Vocv, in series with an ohmic resistance, R0, and a diffuse resistance provided by one or more RC pair(s) having a resistance, Rp and a capacitance, Cp. , The equivalent of this shown in Figure 7b takes the open circuit voltage as a voltage source, in series with the ohmic resistance, R0, and a diffuse resistances provided by RC pairs, Rn, Cn.

The equivalent circuit network model of the LiS cell is then parameterised by the properties of the constituent electrical elements of the equivalent circuit network model - i.e. the open circuit voltage and the ohmic and diffuse resistances. The parameterisation is performed using, e.g. the observed behaviour in the test data.」

（日本語訳）

「【００９５】

次いで、等価回路ネットワークでは、実験データ調整適合度を計算複雑度に適合させる好適な柔軟性をもたらすモデル構造が選択される。LiSセルの挙動に対する例示的な単純モデルが図7aに示されており、端子電圧Vtは、オーム抵抗Roならびに抵抗Rpおよび静電容量Cpを有する1つまたは複数のRCペアによってもたらされる拡散抵抗と直列につながっている開放回路電圧VOCVをもたらすセルによって発生する。図7bに示されているこれの等価回路は、開放回路電圧を、オーム抵抗RoならびにRCペアRn、Cnによってもたらされる拡散抵抗と直列につながる、電圧源とみなす。

【００９６】

次いで、LiSセルの等価回路ネットワークモデルは、等価回路ネットワークモデルの構成電気素子の特性－すなわち、開放回路電圧ならびにオームおよび拡散抵抗－によってパラメータ化される。パラメータ化は、たとえば、テストデータにおける観察された挙動を使用して実行される。」

「【図７ａ】

［図：0001406166000038.jpg］

」

「【図７ｂ】

［図：0001406166000039.jpg］

」

(２) 引用文献９技術事項の認定

前記(１)において摘記した事項から、引用文献９には、次の技術事項が記載されていると認められる（以下「引用文献９技術事項」という。）。

＜引用文献９技術事項＞

「セルの健康状態を推定するための装置３００において、

装置３００は、使用中のリチウム硫黄セルに結合され、そのＳＯＣおよびＳＯＨを推定するように構成され、セル動作状態測定手段をさらに備え、

セル動作状態測定手段は、端子電圧感知回路３０３、および電流負荷感知回路３０４、平衡抵抗器を含むスイッチング回路を備えるセル内部抵抗感知回路３０５、および温度センサ３０６を具備するものであり、

これらは、セル上の電流負荷、セル上の端子電圧、セルの内部抵抗の尺度、ならびにセルの温度および／または周囲温度を測定するかまたは計算し、コントローラ３０２に入力するように配置構成され、（【００７８】）

続きを表示（全13行）

コントローラ３０２は、セル(たとえば、ＬｉＳセル)の充電状態および健康状態をモデル化するための装置(ＳＯＣモデル５３１)を実装し、コンピュータ可読命令を実行するためのプロセッサ５２１とＲＡＭ５２２とを備え、（【００８０】）

プロセッサ５２１は、ＲＡＭ５２２において、動作挙動をその動作範囲内でモデル化することによって、セル４０３の充電状態および健康状態をモデル化するためのＳＯＣモデル５３１をインスタンス化し、（【００８２】）

これは、セルの端子電圧をすべての充電状態、ＳＯＣに対するセルの動作状態に相関させるセルの内部状態を表すモデル(たとえば等価回路ネットワーク(ＥＣＮ)または物理ベースのセルモデル)に基づき、使用中のセルの電気的特性を予測するように動作可能なセルモデルモジュール５３２を含むＳＯＣモデル５３１によって達成され、（【００８３】）

セルモデルは、等価回路ネットワークモデルの構成電気素子の特性によって、ＥＣＮモデルの例においてパラメータ化され、

ＥＣＮに対するパラメータ値は、与えられた動作状態においてセルのモデル化された挙動に対するＥＣＮセルモデルのパラメータに対するセルモデルモジュール値に供給するために使用可能となるように構成されているメモリ３０１に記憶されているパラメータ値リソース５１２からセルモデルモジュール５３２に供給され、（【００８３】）

パラメータ値を生成してセル４０３に対するセルモデルを作成するために、セルモデルに対するパラメータ値は、標準セルのテストに基づき経験的にまたは半経験的に導出され、（【００８３】）

パラメータ値リソース５１２は、適宜ルックアップテーブルであり、（【００８３】）

ＬｉＳセルの挙動に対する例示的な単純モデルにおいて、端子電圧Ｖｔは、オーム抵抗Ｒ０ならびに抵抗Ｒｐおよび静電容量Ｃｐを有する1つまたは複数のＲＣペアによってもたらされる拡散抵抗と直列につながっている開放回路電圧ＶＯＣＶをもたらすセルによって発生し、これの等価回路は、開放回路電圧を、オーム抵抗Ｒ０ならびにＲＣペアＲｎ、Ｃｎによってもたらされる拡散抵抗と直列につながる、電圧源とみなすものであり、（【００９５】）

ＬｉＳセルの等価回路ネットワークモデルは、等価回路ネットワークモデルの構成電気素子の特性、すなわち、開放回路電圧ならびにオームおよび拡散抵抗によってパラメータ化され、パラメータ化は、たとえば、テストデータにおける観察された挙動を使用して実行されること。（【００９６】）」

第５ 対比

１ 対比分析

本願発明と引用発明を対比する。

(１)ア 本願の明細書の段落【０００６】に「エネルギー貯蔵システムの電流、電圧及び温度を測定して、エネルギー貯蔵システムの充電容量（ＳＯＣ）を正確に算出することにより、エネルギー貯蔵システムの状態を把握することが重要である。」と記載されるように、本願発明の「充電容量」は「ＳＯＣ」を意味する。

イ また、引用発明における「二次電池」は、本願発明における「エネルギー貯蔵システム」に相当する。

ウ 前記ア及びイを踏まえると、「エネルギー貯蔵システムの充電容量算出方法」である本願発明と、「拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を用いた二次電池の充電率（ＳＯＣ）の推定法」である引用発明は、「エネルギー貯蔵システムの充電容量算出方法」の発明である点で一致する。

(２)ア 引用発明においては、「電池モデルとして」「図４の多数の RC 並列回路で内部インピーダンスを表現した等価回路モデルを用い」、状態推定を行うにあたり、「電池モデルのパラメータ」は「事前に推定した値」又は「逐次的に推定した値」を用いているから、「電池モデルのパラメータ」を算出するものである。そして、「電池モデルとして」「図４の多数の RC 並列回路で内部インピーダンスを表現した等価回路モデルを用い［る］」のであるから、「電池モデルのパラメータ」は、抵抗Ｒ０、Ｒ１～Ｒｎ、キャパシタンスＣ１～Ｃｎを推定して算出するものである。

イ そうすると、引用発明は、「二次電池の充電率（ＳＯＣ）の推定」の前提として、等価回路モデルのパラメータである「抵抗Ｒ０、Ｒ１～Ｒｎ、キャパシタンスＣ１～Ｃｎ」を推定して算出する方法を含むといえるものである。

ウ したがって、本願発明と引用発明は、次の点において一致する。

「エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する方法であって、

エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップ、

を含んでなる」点。

(３)ア 引用発明の「拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を用いた二次電池の充電率（ＳＯＣ）の推定法」は、「時刻 t での状態変数xを、ＳＯＣ（ｔ）とコンデンサの電圧降下ｖ１（ｔ）～ｖ３（ｔ）からなるベクトルとするものであり」、「推定ロジックは、電池モデルの回路パラメータについて、事前に推定した値を用いて状態推定を行う「状態推定法」又は電池モデルのパラメータについて逐次的に推定した値を用いて状態推定を行う「適応推定法」によりパラメータの推定を行うものである。

イ 前記ア及び前記(２)における検討結果を踏まえると、引用発明は、「状態推定法」又は「適応推定法」によって推定して算出した、二次電池モデルのパラメータである抵抗Ｒ０、Ｒ１～Ｒｎ、キャパシタンスＣ１～Ｃｎを用いて、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）により状態変数を推定するというプロセスを経て、二次電池の充電率（ＳＯＣ）の推定を行うものである。

ウ 前記イの検討結果を踏まえると、本願発明と引用発明は、次の点において一致する。

「当該方法は、

前記抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップにおいて算出された前記エネルギー貯蔵システムの抵抗及びキャパシタンスを用いて、拡張カルマンフィルターの状態変数を算出する状態変数算出ステップと、

前記状態変数を前記拡張カルマンフィルターに代入して、前記エネルギー貯蔵システムの充電容量を算出するエネルギー貯蔵システム充電容量算出ステップ」を更に含んでなる点。

２ 一致点及び相違点の認定

前記１の対比分析の検討結果を総合すると、本願発明と引用発明は、次の(１)の一致点において一致し、後記(２)の相違点において相違する。

(１) 一致点

「 エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する方法であって、

エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップ、

を含んでなり、

前記方法は、

前記抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップにおいて算出された前記エネルギー貯蔵システムの抵抗及びキャパシタンスを用いて、拡張カルマンフィルターの状態変数を算出する状態変数算出ステップと、

前記状態変数を前記拡張カルマンフィルターに代入して、前記エネルギー貯蔵システムの充電容量を算出するエネルギー貯蔵システム充電容量算出ステップと、

を更に含んでなる、

エネルギー貯蔵システムの充電容量算出方法」である点。

(２) 相違点

エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップが、

本願発明においては、

「 前記エネルギー貯蔵システムに一定の値を有する所定の電流を印加する電流印加ステップと、

前記エネルギー貯蔵システムに一定の値を有する所定の電流が印加される間の前記エネルギー貯蔵システムの電圧を測定する第１の電圧測定ステップと、

前記エネルギー貯蔵システムに印加されていた、一定の値を有する所定の電流を切った後、エネルギー貯蔵システムの電圧を測定する第２の電圧測定ステップと、

前記第１の電圧測定ステップにおいて測定されたエネルギー貯蔵システムの電圧、第２の電圧測定ステップにおいて測定されたエネルギー貯蔵システムの電圧、及び前記一定の値を有する所定の電流に基づいて、エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップと、

を含んでなり」（以上を「構成Ａ」という。）、

「前記電流印加ステップにおいて印加される一定の値を有する所定の電流は、前記エネルギー貯蔵システムの抵抗及びキャパシタンス値が測定可能な最小の電流値から０．１ｃ－ｒａｔｅまでの電流であり」（以上を「構成Ｂ」という。）、

「温度別のエネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）のルックアップテーブルを形成するために、電圧モデル回路を使用して、前記第１の電圧、前記第２の電圧、及び前記所定の電流に基づいて、前記エネルギー貯蔵システムの温度を変更しながらエネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を繰り返し算出することを含む」（以上を「構成Ｃ」という。）のに対して、

引用発明においては、電池モデルのパラメータが事前に推定した値又は逐次的に推定した値であることは特定されているものの、具体的手法が不明である点。

第６ 判断

１ 相違点の判断

前記相違点について検討する。

(１) 構成Ａについて

ア 引用発明においては、電池モデルのパラメータを推定する具体的手法が不明であるところ、引用発明を具体化するに当たって、電池モデルのパラメータを算出するための技術手段として公知の技術手段の中から選択することは、当業者が適宜なすべき設計事項にすぎないから、引用発明の図４の等価回路における抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する方法として、引用文献１に記載された技術手段を選択することは、当業者が適宜選択すべき事項である。

イ すなわち、引用発明の電池モデルのパラメータは、抵抗Ｒ０、Ｒ１～Ｒｎ、キャパシタンスＣ１～Ｃｎであるところ、ｎ＝１の場合を想定すると、引用文献１技術事項の電池モデルの回路（【図２】）と同じものとなるから、引用文献１技術事項に開示された「二次電池９００を模擬する電池モデル」の「モデル定数」（抵抗値ＤＣＲ、ＡＣＲ、キャパシタンスＡＣＣ）の算出方法を引用発明に適用することにより、以下の(ア)～(オ)に示すとおり、本願発明の構成Ａが得られることになる。

(ア) 引用文献１技術事項には、「時刻０から時刻ｔ１までの時間帯において、電流値Ｉ２１のステップ電力を二次電池９００に印加」することが開示されており、引用発明において引用文献１技術事項を採用すると、前記構成Ａの「前記エネルギー貯蔵システムに一定の値を有する所定の電流を印加する電流印加ステップ」が得られる。

(イ) 引用文献１技術事項には、「ステップ番号Ｎ１に相当する時刻０（基準時刻）以前の時間帯においては、二次電池９００の応答電圧値（両端電圧値）は電圧値ＯＣＶ２０にて安定しており、電力の印加を開始した時刻０において、二次電池９００の応答電圧値は電圧値Ｅ２１まで上昇し、その後さらに電圧値Ｅ２２まで上昇して安定」することが開示されており、時刻０から時刻ｔ１までの時間帯における電圧の変化（電圧値がＯＣＶ２０→Ｅ２１→Ｅ２２と変化すること）を検出することが開示されていると認められるから、引用発明において引用文献１技術事項を採用すると、前記構成Ａの「前記エネルギー貯蔵システムに一定の値を有する所定の電流が印加される間の前記エネルギー貯蔵システムの電圧を測定する第１の電圧測定ステップ」が得られる。

(ウ) 引用文献１技術事項には、「時刻ｔ１以後の時間帯において、電流値０のステップ電力を二次電池９００に印加」することが開示されており、引用発明において引用文献１技術事項を採用すると、前記構成Ａの「前記エネルギー貯蔵システムに印加されていた、一定の値を有する所定の電流を切った」ことが得られる。

(エ) 引用文献１技術事項には、時刻ｔ１以後の時間帯における電圧の変化（電圧値がＥ２２→Ｅ２３→Ｅ２４と変化すること）を検出することが開示されているから、引用発明において引用文献１技術事項を採用すると、前記構成Ａの「前記エネルギー貯蔵システムに印加されていた、一定の値を有する所定の電流を切った後、エネルギー貯蔵システムの電圧を測定する第２の電圧測定ステップ」が得られる。

(オ) 引用文献１技術事項には、電圧値ＯＣＶ２０及びＥ２１と、電流値Ｉ２１に基づいて、抵抗値ＤＣＲを算出し、電圧値Ｅ２２及びＥ２３に基づいて応答電圧の降下分Ｖｐ１を算出し、Ｖｐ１、電流値Ｉ１２、時刻ｔ１、ｔ２に基づいて抵抗値ＡＣＲを算出し、時刻ｔ１、ｔ２と、抵抗値ＡＣＲに基づいてキャパシタンスＡＣＣを算出することが開示されており、引用発明において引用文献１技術事項を採用すると、前記構成Ａの「前記第１の電圧測定ステップにおいて測定されたエネルギー貯蔵システムの電圧、第２の電圧測定ステップにおいて測定されたエネルギー貯蔵システムの電圧、及び前記一定の値を有する所定の電流に基づいて、エネルギー貯蔵システムの抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）を算出する抵抗（Ｒ）及びキャパシタンス（Ｃ）算出ステップ」が得られる。

(２) 構成Ｂについて

ア 「リチウムイオン二次電池の抵抗評価する際、０.１Ｃレート程度の微小電流を流して、開回路電圧の電圧降下量から、抵抗Ｒを算出すること」は、技術常識であり（前記技術常識１を参照）、また、「リチウムイオン二次電池において、電流が大きくない状態が継続していると近似的に平衡状態になっており、端子電圧を測ることによりＳＯＣが推定できること」も、技術常識である（前記技術常識２を参照）。

イ これらの技術常識に鑑みると、引用発明に引用文献１技術事項に開示された「二次電池９００を模擬する電池モデル」の「モデル定数」（抵抗値ＤＣＲ、ＡＣＲ、キャパシタンスＡＣＣ）の算出方法を適用する際に、二次電池に印加する電流値Ｉ２１を０．１Ｃレート程度の微小電流とすれば、近似的に平衡状態となり、ＳＯＣの推定に好都合であるのは自明である。

したがって、構成Ｂの「前記電流印加ステップにおいて印加される一定の値を有する所定の電流は、前記エネルギー貯蔵システムの抵抗及びキャパシタンス値が測定可能な最小の電流値から０．１ｃ－ｒａｔｅまでの電流である」ことは、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を用いて二次電池の充電率（ＳＯＣ）の推定を行うための好適な条件を設定したものであって、当業者にとって自明な設計事項にすぎないというべきである。

(３) 構成Ｃについて

ア 引用文献９技術事項には、「使用中のリチウム硫黄セルに結合され、そのＳＯＣおよびＳＯＨを推定するように構成され」た「装置３００」において、「セルの内部状態を表すモデル(たとえば等価回路ネットワーク(ＥＣＮ)または物理ベースのセルモデル)に基づき、使用中のセルの電気的特性を予測する」にあたり、「ＬｉＳセルの等価回路ネットワークモデルは、等価回路ネットワークモデルの構成電気素子の特性、すなわち、開放回路電圧ならびにオームおよび拡散抵抗によってパラメータ化され、パラメータ化は、たとえば、テストデータにおける観察された挙動を使用して実行され」、「ＥＣＮに対するパラメータ値」は、「パラメータ値リソース５１２」において「ルックアップテーブル」とされていることが開示されている。

イ ここで、引用文献９技術事項に開示された「ＬｉＳセルの等価回路ネットワークモデル」において、「端子電圧Ｖｔは、オーム抵抗Ｒ０ならびに抵抗Ｒｐおよび静電容量Ｃｐを有する1つまたは複数のＲＣペアによってもたらされる拡散抵抗と直列につながっている開放回路電圧ＶＯＣＶをもたらすセルによって発生し、これの等価回路は、開放回路電圧を、オーム抵抗Ｒ０ならびにＲＣペアＲｎ、Ｃｎによってもたらされる拡散抵抗と直列につながる、電圧源とみなすもの」であるから、引用文献９技術事項の「ＬｉＳセルの等価回路ネットワークモデル」は引用発明の「等価回路モデル」のｎ＝１の場合を想定したものと同じである。

したがって、引用発明の「等価回路モデルの回路パラメータ」（抵抗Ｒ０、Ｒ１、キャパシタンスＣ１）について、引用文献９技術事項に開示された、等価回路のパラメータをテストデータにおける観察された挙動を使用してルックアップテーブルとして算出する技術を選択することは、当業者が適宜なし得る設計変更にすぎない。

ウ なお、その際、「カルマンフィルタを用いたバッテリーのＳＯＣ推定において、バッテリーの等価回路モデルの抵抗やコンデンサ等の回路パラメータが、温度に応じて変わること」は、当業者にとって技術常識であるから（前記技術常識３を参照）、引用発明の「等価回路モデルの回路パラメータ」を温度別のルックアップテーブルとすることは、当業者にとって自明な設計事項にすぎない。そして、温度別のパラメータを得るために温度を変更しながら繰り返し算出することは、当然のことである。

したがって、構成Ｃは、格別のものではなく、当業者が適宜選択すべき設計事項の域を出るものではない。

(４) 小括

前記(１)～(３)において検討したとおり、構成Ａから構成Ｃは、いずれも当業者が適宜選択すべき設計事項にすぎず、格別のものではなく、当業者が容易に想到し得たものである。

そして、構成Ａから構成Ｃの相違点を総合的に勘案しても、本願発明の奏する効果としては、当該構成のものとして当業者が予測困難であり、かつ、格別顕著な効果を認めることはできない。

よって、本願発明は、引用発明、引用文献１技術事項、引用文献９技術事項及び技術常識１～３に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。

２ 請求人の主張について

(２) 請求人の主張に対する当審の判断

前記１(３)において説示したとおり、構成Ｃは、当業者が適宜選択し得る設計事項にすぎないものである。したがって、請求人の主張は、前記１(４)の結論を左右するものではない。

第７ むすび

以上検討のとおり、本願発明は、引用発明、引用文献１技術事項、引用文献９技術事項及び技術常識１～３に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法２９条２項の規定により特許を受けることができない。

したがって、他の請求項に係る発明について審理するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。

よって、結論のとおり審決する。